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      Digitalisierung in Studium und Lehre gemeinsam gestalten : Innovative Formate, Strategien und Netzwerke 

      Zukunftsfähige Formate für digitale Lernangebote – innovative didaktische Ansätze am Beispiel einer Lernplattform für Künstliche Intelligenz

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      Springer Fachmedien Wiesbaden

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          Zusammenfassung

          Lernangebote müssen hochwertig und didaktisch innovativ sein, um Lernenden mit ihrem individuellen Bedarf gerecht zu werden. Für digitale Lernangebote gilt dies in besonderem Maße, da zum Beispiel die Möglichkeit des direkten Austauschs wie in Präsenzformaten nicht gegeben ist. Gleichzeitig ermöglichen digitale Lernangebote ein hochgradig individualisiertes und personalisiertes Lernangebot. Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt im Alltag und auch als Lerninhalt an Bedeutung. KI findet zunehmend in alle Lebensbereiche Eingang. Entsprechend wichtig ist die Beschäftigung mit der Thematik ebenso wie die Vermittlung von KI-Kompetenzen, um verstehen zu können, wie KI funktioniert. Im Fokus des Beitrags steht deshalb die Frage, welchen didaktisch-methodischen Anforderungen eine digitale Lehr-Lern-Plattform zum Thema KI gerecht werden muss. Dies wird anhand einer Analyse digitaler Lern-/Lehrformate auf etablierten digitalen Lernplattformen diskutiert. Im Fokus steht dabei die Frage, welche didaktischen Lern-/Lehrformate und Lernsettings geeignet sein könnten, um eine Stärkung von KI-Kompetenzen durch vorrangig digitale Lernangebote zu erreichen. In der Diskussion werden Implikationen der Ergebnisse unter Berücksichtigung der Gestaltung und des Aufbaus der digitalen Lernplattform „KI-Campus – Die Lernplattform für Künstliche Intelligenz“ skizziert.

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          Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators?

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            Learning Analytics im Hochschulkontext

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              Learning Analytics an Hochschulen

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                Author and book information

                Book Chapter
                2021
                October 28 2021
                : 617-631
                10.1007/978-3-658-32849-8_34
                bf1ad856-d56c-4ed0-a926-f12d5b96d952
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